01
学習・推論パイプラインの整備
手元でしか動かない処理を、誰が実行しても同じ結果になるパイプラインに作り替えます。Vertex AI Pipelines、SageMaker、Airflow など、既存資産に合わせて構成します。
- 前処理・学習・評価・デプロイのパイプライン化
- 実験管理とモデルレジストリの整備（MLflow 等）
- Airflow から Vertex AI Pipelines への移行など、基盤の載せ替え
- 再現性の担保（データ・コード・環境のバージョン固定）
MLOps & Data Platform
作ったモデルを、運用し続けられる形にする
機械学習の本当のコストは、モデルを作る工程ではなく、その後に何年も続く運用にあります。学習の再実行が特定の担当者のローカル環境でしか動かない、精度が落ちても誰も気づかない、デプロイのたびに手作業が発生する——こうした状態を、仕組みで解消します。
Symptoms
こうした状態ではありませんか
学習が特定の人のPCでしか動かない
再学習のたびに担当者を捕まえる必要がある。その人が休むと止まり、退職すれば誰も再現できなくなる。
精度が落ちても気づかない
デプロイ後のモデル品質を継続的に測る仕組みがない。ビジネス指標が悪化して初めて、モデルの劣化に気づく。
デプロイのたびに手作業と緊張が発生する
手順書を見ながら人手でリリースしている。作業ミスが本番事故に直結するため、リリース頻度を上げられない。
データパイプラインが壊れやすく、原因も追えない
集計が失敗しても検知が遅れ、どこで壊れたのかの特定に半日かかる。データの品質を誰も保証できていない。
What We Do
提供内容
02
大規模特徴量エンジニアリング
数億レコード規模のデータから特徴量を生成する処理は、書き方次第でコストが桁で変わります。BigQuery を6年扱ってきた経験から、計算コストと実行時間の両方を抑える設計を行います。
- BigQuery のクエリ設計とパフォーマンスチューニング
- 特徴量の再利用可能な形での管理
- 学習時と推論時の乖離（training-serving skew）の防止
03
監視とCI/CD
モデルの品質劣化、データ分布の変化、パイプラインの失敗を自動で検知します。あわせてデプロイを自動化し、リリースを「特別な作業」から「日常の作業」に変えます。
- 予測品質・入力データ分布の継続監視とアラート
- デプロイ自動化とロールバック手順の整備
- テストを含むCI/CDパイプライン
- 運用作業のSlack連携による自動化
04
運用そのものの自動化
月次のモデル評価や定期更新といった定型作業は、AIエージェントによる自動化の対象になります。工数削減にとどまらず、手作業に起因するオペレーションミスを構造的になくすことを狙います。
- 定期実行タスクの自動化
- AIエージェントによる評価レポート生成
- 運用手順書の整備と引き継ぎ
Pricing
料金・期間の目安
いきなり大きな契約を結ぶ必要はありません。小さく始めて、成果を見てから次を決める形にしています。 金額は標準的な条件での目安です。正確なお見積りは相談後にご提示します。
RECOMMENDED
基盤アセスメント
40万円〜
2週間 / 定額
現状の構成・パイプライン・運用手順を確認し、改善優先度と概算工数のレポートをお渡しします。
基盤構築・移行
250万〜700万円
2〜5ヶ月
パイプライン整備、基盤移行、監視・CI/CDの構築。既存環境を止めずに段階的に移行します。
技術顧問・運用支援
月額20万円〜
継続 / 準委任
設計レビュー、トラブルシューティング、社内エンジニアへの技術支援。
※ 契約形態は請負・準委任のいずれにも対応します。NDAの締結、貴社所定の契約書式でのご契約も可能です。
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100名規模が使う全社横断MLOps基盤の設計・構築
オンプレミス Kubernetes クラスタと JupyterHub を軸に、全社のML開発環境を標準化。IaC導入により運用を省力化。
エンターテインメント 大企業
ゲームユーザーの離脱・課金予測と、運用コストを下げる代替アルゴリズム
MLモデルと同等の精度を持ちながら運用コストが大幅に低いルールベースアルゴリズムを考案し、計算コストを削減。
FAQ
よくあるご質問
クラウドはGCPとAWSのどちらに対応していますか？
両方に対応します。GCPは Professional Cloud Architect / Data Engineer / Machine Learning Engineer / DevOps Engineer / Security Engineer の5資格、AWSは Solutions Architect Professional を保有しています。Vertex AI・BigQuery・Cloud Composer、SageMaker・Lambda・CDK いずれも実務での構築経験があります。オンプレミス環境にも対応します。
既存の基盤を全部作り直す必要がありますか？
ほとんどの場合、必要ありません。まずアセスメントで「どこが実際にボトルネックになっているか」を特定します。多くの現場では、全面刷新よりも監視の追加やパイプラインの一部整備で、事故率と工数の大半が改善します。費用対効果の高い順に手を入れる進め方を推奨しています。
機械学習を使わないほうがよい、という提案もありますか？
あります。過去に、複雑なモデルと同等の精度をルールベースのアルゴリズムで実現し、計算コストを大幅に削減した案件があります。運用し続けられない仕組みは導入した時点から負債になるため、要件次第では「MLを使わない」提案を行います。
社内のエンジニアに引き継ぎたいのですが。
その前提で設計します。設計意図を含むドキュメントを整備し、構築の過程で社内エンジニアの方に入っていただくことも可能です。保守で縛るような契約は行いません。
Free Consultation
まず「何が問題か」を切り分けるところから
現状のシステム構成や、止まっているPoCの状況をお聞かせください。30分の技術相談で、実現可能性・概算費用・想定期間の一次見解をその場でお返しします。売り込みは行いません。